多传感器集成下的精密无验潮水深测量方法研究

(1.长江水利委员会水文局 长江口水文水资源勘测局，上海 200136； 2.长江水利委员会 水文局，湖北 武汉 430012)

传统水下地形测量方法一般是利用信标机或GNSS来获得测点平面位置，用实测水深加上即时水位(潮位)来获得水下测点高程[1-4]。实际计算中，测船处瞬时潮位往往利用邻近潮位站潮位通过潮位模型获得。潮位站处的潮位反映的仅是该位置的潮位，而不反映测船位置处的潮位。测点潮位计算模型通常使用的是“距离倒数加权法”[5]，实际测量中，潮位模型的精度易受测区支流潮位及地形变化的影响，并给最终的水下地形测量精度带来影响。此外，潮位模型通常对于被潮位站包围的水域具有较好的计算精度，而无水位站的水域，若采用潮位外推，则必然会给计算带来比较大的误差，且这种影响因缺少参照还无法估计[6-8]。

简易的无验潮水深测量是利用GNSS-RTK结合测深仪来进行水深测量的一种新方法[9-11]，它无需验潮，因而解决了验潮困难或验潮的潮位模型对水下测量的精度影响。研究及实际应用表明，该方法也存在许多不足或尚待改进之处，如当风浪较大时，由于测船的倾斜摇摆，会使GNSS所测平面位置与测深仪所测的水下点不一致；另外，由于测深是一个直线测距的过程，当船姿变化时，波束所测的水深实际是一个斜距，而不是深度；再有，实时动态GNSS测量易受卫星分布、卫星状态、差分信号传输、剧烈船姿变化、风浪等因素影响，导致GNSS-RTK整周跳变、卫星失锁，进而引起平面定位及高程数据的异常[12]。若在实际测量和数据处理中不顾及这种因素的影响，则会导致水深图上出现平行于计划线的突然“垄起”或“凹陷”，严重影响水下地形最终成果的质量。

为了最大限度地削弱上述因素对水下地形测量的影响，本文提出了一种基于多传感器集成下的精密无验潮水深测量新方法，下面对其设备组成、工作原理及数据处理过程进行详细的阐述。

1 系统组成

多传感器集成下的精密无验潮水深测量系统主要由双频GNSS、精密测深仪、高更新率姿态仪、电子罗经及数据采集软件等组成，见图1。

在上述系统中，GNSS用来测定卫星天线的三维坐标，测深仪用以测定实时水深，姿态传感器及电子罗经则实时监测船姿及航向，数据采集软件可在导航的同时同步记录各传感器的实时数据。

系统的外业数据采集工序主要包括传感器的安装、船体坐标系的确定、传感器初始安装值的测定、GNSS及测深仪的比测校正、导航测量和数据采集等，见图2。

图1 精密无验潮水深测量系统组成Fig.1 Components of the precision measurement of water depth without tidal observation

图2 外业数据采集工作Fig.2 Field data collection

各传感器之间的位置关系，可通过建立船体坐标系VFS(Vessel Frame System)来使之得到关联。在VFS下各传感器在船体坐标系下的坐标见图3。

图3 GNSS天线和换能器在船体坐标系下的坐标Fig.3 Coordinates of GNSS antenna and transducer under vessel coordinate system

船体坐标系能够用来将GNSS位置坐标换算到水下测深点的三维坐标，并能通过其对测深数据进行姿态及时延改正。

GNSS及测深仪的比测校正，能够保证定位和水深数据的正确性；测定姿态仪及电子罗经的初始值，可以在后续资料处理中消除其初始安装偏差；姿态及罗经数据能够用来对测深数据进行精密改算。

在整个系统中，各传感器实时数据均通过数据采集软件来整体融合、记录并保存。

2 数据处理原理

有别于借助潮位来推求河底高程的传统测深方式及利用动态RTK高程和水深值的简易无验潮方式，多源多传感器的精密测深资料处理主要包括GNSS三维定位数据、水深数据、姿态数据、时延数据及罗经数据的处理，处理流程图如图4所示。

图4 精密无验潮水深测量内外业工作Fig.4 The indoors and field work of the precision measurement of water depth without tidal observation

2.1 测深数据编辑

水深是利用超声反射波进行测量的。由于水草、悬浮物、气泡、游动的鱼群以及复杂的河底地形可引起异常瞬间回波，并导致换能器底部检测失败，为此，必须以连续回波信号为参考对测深数据进行检测和异常数据的校正。编辑方法则采用软件编程，提取原始记录中的高采样率水深数据来模拟纸质回波图，按时间匹配加入位置定标点水深，以回波图为参考，对测深定标记录进行全面的校对，定标水深异常时则将其修正到回波图对应水深位置，并对地形特征点进行人工加密。测深数据编辑不但有效地消除了异常测深的影响，且增加了对河床地形特征的真实全面反映，见图5。

图5 测深数据检查编辑Fig.5 Examination and edition of depth data

2.2 定位数据的质量控制

定位数据的质量控制即对GNSS-RTK定位数据中的整周跳变、卫星失锁等非RTK状态引起的异常定位数据进行探测、修复或剔除。精密水下地形测量中，GNSS可以监测船体的垂直运动，测量船姿的姿态传感器MRU(motion reference unit)也可以提供监测船体垂直运动的涌浪(Heave)参数，这样，船体的瞬时垂直运动可通过GNSS高程和Heave一致性的时序来反映，利用Heave来检测和修正GNSS高程的模型如下。

上述一致性垂直运动算法可采用编程来处理，在对定位数据进行探测、修复或剔除后，能显著提高平面和高程定位的质量，见图6～7。

图6 质控前的三维定位数据序列Fig.6 3-D position data series before the quality control

2.3 时延改正

水深测量实践表明，GNSS系统由于内部算法、数传和编码问题导致测深和定位不同步，即存在时间延迟[13]。若时延为0.4 s，按照6节船速计算，该时延将会在定位点和测深点间引起约1.26 m的距离偏差，为此，在精密水深测量时必须进行时延改正。

(1) 时延确定：根据往、返测线的测深数据，可按特征点对匹配法或断面一致性法[14-15]来确定时延改正量。

(2) 时延改正：用确定好的时延值对所有测深资料进行时延改正，如此能有效消除GNSS定位、测深定标及导航软件记录等系统内各单元的综合延时影响，见图8。

图7 质控后的三维定位数据序列Fig.7 3-D position data series after the quality control

图8 时延改正Fig.8 Correction of time delay

2.4 姿态改正

常规测量忽略了船体姿态变化对定位和测深的影响，实际测量中，船体姿态变化将引起约2 m的平面位置误差和约10 cm的垂直测量误差[16]，其影响是非常显著的。

姿态改正的关键是研究理想船体坐标系与瞬时船体坐标系之间的关系，构建由横摇和纵摇组成的瞬时旋转矩阵，对GNSS天线在船体坐标系下的瞬时坐标进行计算，再结合其瞬时定位和测深信息，最终获得海底点的高程[17]。

姿态改正可通过下式来实现：

姿态改正在船体坐标系VFS(Vessel Frame System)下进行。理想情况下(横摇r、纵摇p和航向偏差均为0)，若GNSS天线与换能器间的初始杠杆臂为(x0，y0，z0)，受船姿影响变化为(x，y，z)，忽略航向偏差的影响(该偏差不影响z的变化)，则实际杠杆臂为(x，y，z)。

上式是一个通用的姿态改正模型，所不同的是各个传感器在船体坐标系下的坐标不同，将各个传感器在VFS下的坐标代入上式，即可得到瞬时位置在VFS下的坐标。

实际姿态改正可根据上述模型编程实现，即利用姿态传感器(MRU)和电子罗经所采集的数据，对定位和测深数据通过姿态改正和归位计算，来获得高精度的水底点三维坐标，见图9。

图9 姿态改正Fig.9 Correction of attitude

3 工程实例及分析

为了验证上述系统和方法的正确性，在长江口南支河段南港水域实施了比例尺为1∶2 000的水下地形测量。项目工程全长约14.8 km，测宽约560 m，最远处距岸边约8 km。

3.1 工作前的准备工作

(1) 参数准备及比测。为有效开展无验潮水深测量，项目布测了D级GNSS控制网，控制网布置图如图10所示。

图10 D级GNSS控制网布置Fig.10 Distribution of GNSS controlling network at Level D

GNSS控制测量由于采用边连式构网，故有较多的多余观测量，且图形强度较高，扩展速度快，平均设站次数为2.25次。在基线解算及三维约束平差完成后，进行了GNSS网的坐标转换参数推求，转换计算模型为Bursa Wolf，参加匹配计算的公共点5个，这些公共点均匀分布在整个GNSS网中。转换计算的最大残差：dE为-0.041 6 m，dN为-0.010 4 m，dH为0.020 5 m，拟合精度较高。

为检验测量所用坐标转换参数的正确性，特在未参与转换计算的平面、高程控制点上进行了比测，比测结果最大位置较差为0.046 m，高程较差为0.057 m，RTK在已知点的比测，满足项目工程实施无验潮的精度要求。

(2) 传感器的安装及校准。测深仪及GNSS卫星天线均安装于测船近中部的船舷边，电子罗经及姿态传感器则安装在测船中轴线上的近重心处。① 罗经校准：为防止电子罗经受到硬铁磁场的影响，故将罗经在测船安装完毕后，利用HMR3000区域磁场补偿软件修正电磁罗经磁场效应。② 传感器初始安装偏差测定：在测船尽可能稳固的状态下，采集姿态传感器的三维运动量初始值，用GNSS-RTK在罗经采集数据的同时同步测量船艏、船尾坐标以获得罗经安装偏差值，采集测定时间不少于10 min。所有测定值均由专人负责备份保存以供数据精密后处理时的各项改算。

(3) 船体坐标系的确定。为便于测深资料的精密后处理，在各传感器安装稳固后，将测船紧固系泊于水流平缓的码头边，使用全站仪或GNSS-RTK测定船艏、船尾及各传感器相对位置，以姿态传感器为船体坐标系原点，计算其它各传感器在此坐标系下的坐标。

3.2 外业实施过程

采用断面法布置计划测深线，预置断面方向严格垂直于带状测区设计轴线，测线间距加密布设为20 m，设置测点间距为16 m，见图11。

图11 设计轴线及计划线位置Fig.11 Position of designed axis and planned line

测深前，先用声速剖面仪测取待测区域的水体声速，并对每台测深仪进行相关的系统设置，选取水深适当处进行水深比测。

实施水深测量时，采用HYPACK海测软件来导航并采集数据，测船沿布设的计划线匀速航行，定位仪、测深仪及其它传感器按点距要求设定的距离间隔，同时采集断面水下测点的平面位置数据、水深数据及姿态、罗经数据，并由定位系统的计算机同时记录存盘。

为便于后续高精度改算时确定系统时延，在测量期间，选定了5条代表性的断面进行了往返施测。为检验测量精度，对测区设计纵轴线进行了加密检查线施测。

3.3 数据处理及精度分析

数据处理采用自编软件《精密单波束测深数据处理系统》。处理流程为：计算并输入各传感器的船体坐标→输入各传感器安装初始值→根据实测的往返测断面数据确定时延→测深数据编辑整理→GNSS数据质量控制→时延改正计算→姿态改正计算→精度评定→结果输出。

该项目工程在实际测量过程中，遇有阵风7级、波高1 m的测量时段，随机抽取该时段内的某条测线数据，分别以传统潮位法、简易无验潮和多传感器集成下的精密无验潮方法进行推算，将获得的测线成果进行比较，形成典型断面比较见图12。

从图12中可以看出，因数据处理原理及方法的不同，加之测量期间较大风浪的影响，3种方法的计算结果存在明显的差异，尤以传统验潮法为甚。

对实测检查线数据按精密无验潮方法进行交叉点计算，共获得交叉点数据539对，经统计计算，检查点中误差为0.05m，统计结果见表1。

由此可以认为，该项目工程测深精度非常高，是传统方法所不及的。

图12 典型断面比较Fig.12 Comparison of typical cross-sections by different methods

误差/m点数百分比/%误差/m点数百分比/%-0.4～-0.330.60.0～0.128352.5-0.3～-0.261.10.1～0.2224.1-0.2～-0.1325.90.2～0.330.6-0.1～0.018834.90.3～0.420.4

注：检查中误差为0.05 m。

4 结 论

(1) 基于一致性垂直运动算法，能够精确地获得动态时变时延序列，对GNSS-RTK可以进行有效的质量控制。

(2) 基于姿态数据、罗经数据和RTK数据的信息融合技术，可以实现一体化船姿改正，有效降低GNSS-RTK的整周跳变及风浪、时延等对水下地形测量的影响，极大地提高水下测量的精度。

(3) 本文阐述的多源多传感器集成下的精密无验潮水深测量方法，在理论上是可行的，工程实例也验证了该方法的正确性。在滨海水域、潮汐河流、沿海港口以及大中型湖泊的水下地形测量中极具推广应用价值。